徽声在线9月10日讯（编辑 冯轶）9月9日，在2026京东全球科技探索者大会（JDD）的舞台上，京东(09618.HK)正式揭开了“物理AI加速计划”的神秘面纱，不仅宣布了多项雄心勃勃的业务目标，更彰显了其在AI领域独树一帜的战略布局。

据京东方面透露，京东云计划在未来两年内，通过前沿技术手段采集超过1000万小时的人类真实场景视频数据，为物理AI的训练提供丰富素材。同时，京东还规划在未来五年内，在全国范围内布局80个RoboBase机器人产业基地，构建起完善的机器人研发与生产体系。此外，京东物流也宣布了大规模采购计划，将在五年内引入300万台机器人、100万台无人车及10万架无人机，全面推进物流全流程的无人化进程，实现效率与成本的双重优化。

京东云总裁曹鹏在会上进一步介绍，京东云已携手摩尔线程等合作伙伴，共同打造了国产万卡集群，并正规划建设十万卡集群，旨在成为国内AI云领域自主可控的超大规模算力底座。这一举措将为大规模模型训练和真实场景应用提供坚实的算力支撑，推动物理AI技术的快速发展。

京东此时选择大举进军物理AI赛道，无疑引发了市场的广泛关注。这一战略决策背后，是京东对未来科技趋势的深刻洞察和精准把握。

实际上，京东管理层在今年一季度的业绩会上就已透露，京东过去20年积累的供应链能力，将借助AI、机器人等新技术实现全面升级，进一步提升用户体验、降低成本并提高效率。而前不久披露的2026年半年报也印证了这一点，上半年京东体系研发投入同比增长53%，AI领域成为重点投入方向。

花旗在最新发布的报告中也对京东的物理AI策略表示了乐观态度。报告指出，京东的物理AI策略旨在利用其强大的进攻能力、数据积累和模型优势，推动供应链整合向更深层次发展，实现更高效的资源配置和更优质的服务体验。

2026年6月，英伟达CEO黄仁勋在年度股东会上明确宣告：“物理AI将成为英伟达的下一波增长浪潮。”他将物理AI定义为现实世界中的智能体AI，即机器人、汽车和工厂等将能够感知、推理、规划并自主行动，成为具备实体智能的个体。

然而，与当前科技巨头们竞相争夺的大模型、AI Agent等生成式应用领域不同，物理AI的发展和进化更加依赖于线下场景的真实数据反馈。这些数据是物理AI训练和优化的关键资源，对于提升模型的准确性和泛化能力至关重要。

有研究显示，机器人在标准化仿真环境内的家务操作成功率可达89.4%，但一旦落地到真实家庭场景后，任务完成率却骤降至12%。这一巨大落差背后，正是真实应用场景的复杂性和不确定性所导致的。这也进一步凸显了线下真实数据对物理AI的价值和重要性。

据国盛证券研究，截至2026年初，全球合规可用的真实物理交互数据总量仅约50万小时，这一数字不足大语言模型训练数据的两万分之一，显示出物理AI数据资源的极度稀缺性。

市场普遍认为，以人形机器人为代表的物理AI领域，数据是最关键的卡脖子领域。东吴证券预计，物理AI的第一轮商业化更可能发生在流程工业、汽车、仓储物流和建筑施工等高价值、半结构化场景。这些场景对物理AI的需求迫切，且具备较高的商业价值潜力。

在此背景下，京东凭借其深耕供应链生态的优势，业务覆盖零售、物流、仓储等线下场景，相当于拥有着一座物理世界的数据“富矿”。这些数据资源为京东在物理AI领域的发展提供了得天独厚的条件，也构成了其在该领域的独特竞争优势。

据媒体此前报道，京东还计划在未来两年内动员60万一线员工，共同采集超过1000万小时的真实场景视频数据。这一举措旨在构建全球最大的物理世界数据资产库，为物理AI的训练和优化提供源源不断的动力。

综合来看，物理AI作为本轮AI浪潮应用端的另一条重要技术路线，目前仍处于产业化的早期阶段。除了算力、模型等关键因素外，数据量级和质量也直接决定着物理AI技术的发展前景。当前，高质量、高保真物理交互的真实数据极度缺失，已成为制约行业发展的瓶颈之一。因此，京东在物理AI领域的布局和投入，无疑具有前瞻性和战略意义。

（徽声在线 冯轶 ）